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「R」使用gt包创建表格

另外，该包作者将表格相关的包做了个汇总，我也把它更新到了本文的下方。本文应当可以成为读者使用 R 构建表格的一大入口，值得点赞收藏。 RStudio 提供了出版级的表格解决方案gt包。...使用简单的表格展示gt基础让我们使用一个R datasets包中不是很流行的数据集islands：它是一个命名向量。...针对行，我们可以使用以列名为变量的条件语句（例如size > 15000）。这里有一个如何添加脚注的简单例子。...根头（Stub Head）提供了描述根的标签位置。根是一个可选的要素，有时候它不是那么有用。在gt()函数中填入rowname_col参数即可生成根部分。...我们也可以使用tab_stubhead_head()为它创建标签名。

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「R」使用gt包创建表格入门

神奇的RStudio，提供了出版级的表格解决方案gt包！安装： remotes::install_github("rstudio/gt") gt包所做的一切都是为了更简单地生成好看的展示表格。...使用简单的表格展示gt基础让我们使用一个R datasets包中不是很流行的数据集islands：它是一个命名向量。...头部要素提供了描述所展示数据的地方。我们可以使用Markdow来格式化标题和子标题，这可以通过md()函数实现。...针对行，我们可以使用以列名为变量的条件语句（例如size > 15000）。这里有一个如何添加脚注的简单例子。...我们也可以使用tab_stubhead_head()为它创建标签名。

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学界 | 谷歌联手斯坦福等高校研究电子病历，深度学习准确预测病人病程

此外，作者还采用了 FHIR 标准，开发了一个单独的数据结构，而不需要手动创建的数据集。...AI 科技评论对该论文编译如下：采用的三种预测模型尽管考虑到数据的巨大潜力，但是提高预测模型的可扩展性是困难的，因为对于传统的预测建模技术来说，要预测的每一个结果都需要创建具有特定变量的自定义数据集...尽管目前 EHRs 的数据已经数字化，但最近对医学文献的系统回顾发现，用EHR数据构建的预测模型使用的变量的中位数为 27，依赖于传统的广义线性模型，并且是在单个中心使用数据构建的。...对每个患者使用更多可用数据的一个主要挑战是，来自多个站点的卫生数据缺乏标准和语义互操作性。通常为每个新的预测任务选择一组独特的变量，通常需要耗费大量劳动来提取和规范来自不同站点的数据。...其次，每项诊断可以从大约 14025 个 ICD-9 诊断代码中选择，这使得可能的组合总数指数级增大。

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MIMIC III数据集详细介绍

SUBSECTIONRANGE 的最大值 D_ICD_DIAGNOSES （ICD病情确诊词典表） Name Postgres data type 说明 ROW_ID INT - ICD9_CODE VARCHAR(10) ICD...） Name Postgres data type 说明 ROW_ID INT - ICD9_CODE VARCHAR(10) ICD-9 编码 SHORT_TITLE VARCHAR(50) 缩写 LONG_TITLE...20) 申请的反馈结果状态 ‘Acknowledged’, ‘Revised’, ‘Unacknowledged’ or ‘Reactivated’ CREATETIME TIMESTAMP(0) 申请创建时间...) - DILUTION_VALUE DOUBLE PRECISION 测试抗生素敏感性时的稀释值 INTERPRETATION VARCHAR(5) 解释抗生素的敏感性和试验结果 “S”是敏感的，“R”...not null - SUBJECT_ID INT not null - HADM_ID INT not null - SEQ_NUM INT 操作顺序 ICD9_CODE VARCHAR(10) ICD

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入门级预测模型构建

本文将通过以下步骤指导读者创建一个预测模型，步骤包括：确定临床问题和预测模型类型；数据收集和数据处理；模型构建和变量筛选；模型性能；模型验证；模型展示和报告；影响评估。...有关模型构建步骤的更多详细信息，请参见补充附录，以及R脚本的副本。 3....我们使用患者的基本特征、首次获得的生命体征数据和在ICU入院48h内获得的基本实验室结果作为潜在的预测变量来开发预测模型。...可以采取几种方法来处理缺失值，如删除缺失值后的完整病例分析或使用插补法。本系列的另一篇文章将详细介绍缺失值的处理。除了缺失值外，协变量的编码和类型也是需要考虑的。...在本研究中，使用ICD-9诊断代码来识别伴有透析的ESKD患者，并使用相关变量的项目代码从数据集中提取协变量的信息。

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R语言入门之基本统计量

‍描述性统计量第一部分：使用R语言基本函数进行统计描述 R语言是为统计分析而生的，它提供了大量灵活而使用的统计功能，其中最基础的就是一些描述性统计量，主要包括求和、均值、最值、方差、标准差...下面我们将在R语言中逐一学习一遍： # 基本统计量示例 ##创建相关变量 a <- c(1,2,3,NA,5) # 创建变量a b <- c("red", "white", "red", "blue",...NA) # 创建变量b c <- c(TRUE,TRUE,TRUE,FALSE,TRUE) # 创建变量c mydata <- data.frame(a,b,c) # 利用以创建的变量构建数据框 ##...第二部分：使用“psych”包进行统计描述上面的例子都是使用R语言基本函数进行统计描述，实际上R语言里面还有一个很强大的统计包---“psych“，这个R包一开始是计量心理学（Psychometric...#使用“psych“包进行统计描述 library(psych) #加载R包 #trimmed是指切尾均值 # mad是median absolute deviation,也称绝对中位差 # skew是偏度

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R语言从入门到精通：Day10

1、连续型变量的统计描述生成描述性统计量的R函数中，连续型变量和类别型变量的统计方法有所不同，首先介绍连续型变量的统计函数（以R中自带的mtcars数据集为例），summary()是R中基础安装的获取描述性统计量的函数...3、分类变量的统计描述对于连续型变量，我们可以计算均值、标准差等，那么对于类别型变量该怎么办呢？频数表和列联表可以解决这个问题。（示例数据来自vcd包中的Arthritis数据集。）...创建频数表和列联表的几种重要方法如下表： ? 表1: 用于创建和处理列联表的函数具体的示例代码可以直接找客服胖雨小姐姐要（文末二维码），就不在这里一一展示了。...使用gmodels包中的CrossTable()函数也是创建二维列联表的一种方法，示例如下图5. ?...而偏相关是指在控制一个或多个定量变量时，另外两个定量变量之间的相互关系。你可以使用 ggm包中的pcor()函数计算偏相关系数。

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手把手教你绘制临床三线表

在统计描述上，R可以根据不同数据的特征给出不同的统计描述方法，在差异性比较方面，R可以给出不同数据比较的不同差异性比较方法，包括t、F、卡方、fisher法和秩和检验；在回归分析上，不仅是Cox回归，线性回归...导入R语言两个重要的包 tableone和survival工具包，导入数据pbc（该数据来自survival包中梅奥诊所原发性胆汁性肝硬化pbc数据，共有424例PBC患者参与了10年的生存分析，具体数据描述可以在...4.创建三线表 ? 创建table one的函数非常简单，CreatTableOne()函数只需要指出需描述的变量（即前面的vars变量列表），strata参数说明按照trt变量分层即可。...默认情况下，tableone使用正态分布方法分析资料，因此会出现“(mean (sd))”的描述，但是像本例中的临床生化指标，属于偏态分布，用“(mean (sd))”描述是错误的，我们需要进一步矫正。...可以看到指定的非正态资料使用“median [IQR]”来表示数据了，而且在test列也出现了P值计算使用的方法，空着的地方代表使用默认的正态分布的分析方法，最后一列为SMD数值，这一切都是我们需要的。

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MIMIC-IV-ED数据集介绍

最后，使用混合去识别算法处理自由文本字段，并将检测到的 PHI 实体替换为三个下划线(’_ _’)[6]。创建了一个由六个表组成的模式。...创建 edstay 表是为了跟踪根据 stay _ id 确定的单个患者住院和急诊出院情况。...Diagnosis 诊断表为患者提供了第九或第十修订版(ICD-9或 ICD-10)的编码诊断国际疾病与相关健康问题统计分类。这些诊断由训练有素的coder在急诊科出院后确定，并用于计费目的。...ICD _ code 使用 ICD 本体提供诊断的编码表示，ICD _ version 列为9或10，表示使用的医学术语编码集是 ICD-9还是 ICD-10，ICD _ title 列提供 ICD 代码的文本描述...如果同时分配多种药物，med _ rn 列描述这些药物。Name 列提供所分配的药物的文本描述，并且可以另外包含诸如所述制剂的辅助信息。。

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手把手教你绘制临床基线特征表

那么在R中怎么快速绘制绘制临床论文中的基线特征表1？今天介绍一个新的绘制基线表的包——compareGroups。 ---- 目录 1. 安装和加载R包 2. 加载数据集 3....安装和加载R包 compareGroups包可以通过分组变量来创建单变量分析结果的基线特征表，在创建出表格后可以导出各种格式用于报告。在使用之前先安装和加载R包。...在使用compareGroups包前需要注意下：需要知道数据集中哪些变量是分类变量，将其编码为因子，并注意是不是有序分类变量；给分类变量添加标签属性，默认情况下输出的基线特征表会包含变量标签。...今天用来绘制基线特征表的主要是compareGroups包的descrTable()函数。 3. 描述总研究人群(overall列) 先不分组，描述下总样本人群。...连续变量的统计检验默认情况下，连续变量认为是正态分布变量，在生成基线特征表时，将使用均值+标准差描述连续变量。

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【趣学程序】Linux基础命令

rpm -qa | more rpm -qa | grep X rpm -qa | grep -I 软件名（2）rpm -q 软件包名（功能描述：查询软件包是否安装）（3）rpm...-qi 软件包名（功能描述：查询软件包信息）（4）rpm -ql 软件包名（功能描述：查询软件包中文件）（5）rpm -qf 文件全路径名（功能描述：查询文件所属的软件包...） rpm -qf /etc/passwd rpm -qf /root/install.log（6）rpm -qp 包文件名（功能描述：查询包的信息对这个软件包的介绍）...（2） rpm -e --nodeps 软件包 --nodeps 如果该RPM包的安装依赖其它包，即使其它包没装，也强迫安装。...Aunset A 撤销变量Areadonly B=2 声明静态的变量B=2，不能unsetexport变量名可把变量提升为全局环境变量，可供其他shell程序使用将命令的返回值赋给变量

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前端工程师Linux命令常见合集

a文件夹那么就会创建失败。...-p参数表示可以递归创建，比如mkdir -p a/c.txt，及时当前目录下不能存在a文件夹那么使用-p命令也会递归创建a文件夹，之后在a文件夹中在创建c.txt。...选项描述 -r rm本身只能删除文件，加上-r选项可以删除目录(循环的，递归的删除目录)，但是他会询问你每次删除的文件和你确认是否需要删除 -f -f选项可以强制删除,不进行提示，直接强制删除。...环境变量当我们在命令行中输入命令的时候，系统会在环境变量中去寻找，如果都没有就无法找到这个命令。环境变量定义的是系统搜索命令的路径 echo $PATH,查看环境变量。...无法压缩文件目录，使用-r参数会压缩目录中的所有文件,但是外层目录没有任何影响 gzip -d [压缩文件名] gzip -d 1.txt.gz 解压1.txt.gz成为1.txt,不保留压缩包 gunzip

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基于R的竞争风险模型的列线图

作者：科研猫 | 西红柿责编：科研猫 | 馋猫背景将竞争风险模型的cmprsk包加载到R中，使用cuminc()函数和crr()函数可以进行考虑竞争风险事件生存数据的单变量分析和多变量分析。...以往推文我们已经详细描述了基于R语言的实现方法，这里不再赘述。那么，您如何看待竞争风险模型呢？如何绘制竞争风险模型的列线图？在这里，我们演示如何绘制基于R的列线图。...因此，应避免在列线图中使用哑变量。 regplot包中的regplot()函数可以绘制更多美观的列线图。但是，它目前仅接受由coxph()，lm()和glm()函数返回的回归对象。...因此，为了绘制竞争风险模型的列线图，我们需要对原始数据集进行加权，以创建用于竞争风险模型分析的新数据集。mstate包中crprep()函数的主要功能是创建此加权数据集，如下面的R代码所示。...小结本文详细描述了使用mstate和regplot 包来绘制竞争风险模型的列线图。

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【学习】【R语言读书会】《R实战》读书笔记（第七章）

一旦数据合理组织后，首先，基于数据可视化探索数据，接下来，我们要探索某个变量的分布情况和两个变量之间的关系。 1 描述统计数据集，来自mtcars的三个变量mpg，hp和wt所构成的数据。...2 频次和相依表研究对象：分类变量（categorical variables）。数据集，采用vcd包里的Arthritis数据。...相依表创建和操作函数举例说明如下。...gmodels包的CrossTable()函数独立性检验 R提供了很多函数进行独立检验工作。...总结： 1 描述统计的内容，频次和相依表 2 协方差和相关系数 3 各种检验经验方法（t检验和非参数检验） Resource 1 http://www.wangluqing.com/2014/06/r-in-action-note9

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tableone包详解

这个数据集大概长这样： R数据分析：tableone包的详细使用介绍现在我想要看看整个数据集的描述性分析，那么我就可以： CreateTableOne(data = pbc) 输出如下： R数据分析：...tableone包的详细使用介绍看到没，所有的数值变量都给你以均值标准差的形式描述好了，因子变量频数百分比也描述好了，不用你再用什么SPSS一个一个来描述统计了。...： tab2 <- CreateTableOne(vars = myVars, data = pbc, factorVars = catVars) R数据分析：tableone包的详细使用介绍看到没，...summary(tab2) R数据分析：tableone包的详细使用介绍 R数据分析：tableone包的详细使用介绍看看看，这个时候对于数值变量，缺失值数量，占比，均值标准差，四分位间距，偏度峰度全部给你...：tableone包的详细使用介绍简直美滋滋。

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R语言之可视化⑤R图形系统目录

R base graphs R带有简单的函数来创建许多类型的图形。例如： ? 在大多数情况下，您可以使用以下参数来自定义绘图： pch：改变点形状。允许值包括1到25之间的数字。...分别指定主标题和x / y轴标签 las：对于垂直x轴文本，使用las = 2。在下面的R代码中，我们将使用iris数据集来创建：首先我们绘制一个以iris ?...Lattice graphics 提供了一个绘图系统，旨在改进R基本图形。安装软件包后，使用R命令install.packages（“lattice”）。格子包中的主要功能： ?...ggplot2中的gg表示图形语法，这是一个图形概念，通过使用“语法”来描述图。...ggplot2包中的主要功能是ggplot（），它可用于使用数据和x / y变量初始化绘图系统。

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R语言之数据获取操作

实际上，R 中有大量的内置数据集可用于分析和实践，我们也可以在R 中创建模拟特定分布的数据。...data(iris) 除了 datasets 包，R 中很多其他的包也带有数据集。如果不是运行 R 后自动加载的基本包，我们需要安装和加载这些包以后才能使用其中的数据。...获取其他格式的数据 3.1 txt 与csv 格式如果数据来源是一个用 Windows 记事本或其他纯文本编辑器所创建的 ASCII 格式文件，我们可以使用函数 read.table( ) 读取其中的数据...例如，假设创建的数据框 patients 的数据文件 patients.txt 存放于当前工作目录下，我们可以使用下面的命令读取该数据： # getwd() # 获取当前工作目录 # 临时创建下 patients.txt...这样做的好处是可以保留在 EpiData 中预设的变量的属性，例如变量标签和描述等。

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Go高级实践：反射3定律

= nil { return nil, err } r = tty r是接口类型变量，保存了值tty和tty的类型*os.File，所以才能使用类型断言判断r保存的值的静态类型： var w io.Writer...掌握reflect包的以下函数： reflect.ValueOf({}interface) reflect.Value：获取某个变量的值，但值是通过reflect.Value对象描述的。...reflect.TypeOf({}interface) reflect.Type：获取某个变量的静态类型，但值是通过reflect.Type对象描述的，是可以直接使用Println打印的。...func f(p *int) 函数f的入参是指针类型，在函数内部的修改变量的值，函数外部变量的值也会跟着变化。使用反射也是这个原理，如果创建Value时传递的是变量，则Value是不可设置的。...如果创建Value时传递的是变量地址，则Value是可设置的。可以使用Value.CanSet()检测是否可以通过此Value修改原始变量的值。

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R语言入门到可视化精选19题

R-gui桌面也提供手动更改工作空间的选项，具体点击“文件” ? 练习5：帮助函数-"help（函数名/包名）"或"??函数名/包名" 提示：通过help（函数名/包名）或"??...02 — 认识数据/数据集练习6：生成数据和创建vector、matrix、list、factor、data.frame 要求：生成随机数、创建matrix、factor和创建data.frame...练习9：创建新变量、重命名、数据类型转换要求：赋值（变量名<-表达式）、names（）函数、as.datatype（）函数提示：参考《R语言实战》-4....练习13：变量均值、方差、计数、……计算要求：均值mean、标准差sd、方差var、范围range、…… 提示：参考《R语言实战》-5.3-"表5-3 统计函数" 练习14：数据集（数据框）描述统计...要求：常用summary，另可了解str( ) 提示：通过帮助函数查看使用说明，help(str) ?

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数据可视化编程实战_大数据可视化

本文将从统计学中最基本的密度曲线的绘制，来串讲一下题目中所涉及的R语言可视化中三个强大的可视化包的用法，以及之间的联系。...首先引入本次实践使用的数据集SENIC，该数据集描述了在不同的美国医院测量的结果。具体说明如下：大家参考一下即可，本文着重具体操作。...本文需要用到ggplot2就在其中，每次载入tidyverse，相关的包会显示出来，如下图所示，足见其完备，其中dplyr也是一个非常实用的数据处理的包，在本文中也会有所使用。...2 读取数据，简单展示 2.1 根据数据集描述整理变量标签 variable_labels <- c("ID", "Length of Stay", "Age", "Infection Risk","...可以这样想，在上一题中，实现了一个变量的图，而批量出图应该用循环语句就可以解决，而把所有的图排列的一起， R语言中也有相应包（gridExtra）可以完成。

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